인공지능/머신 러닝2 MAP MLE에 이어 MAP에 대해 정리해보자. 사실 MLE를 이해했다면 MAP 또한 어렵지 않게 이해할 수 있을 것이다. MAP(Maximum A Posterior, 최대 사후 확률)는 베이즈 통계학에서 사후 확률의 최빈값(mode)을 가리킨다. 최대 사후 확률에 대응하는 모수(Parameter)는 MLE와 마찬가지로 모수의 점 추정으로 사용할 수 있지만, 최대우도에서는 어떤 사건이 일어날 확률을 가장 높이는 모수를 찾는 것에 비해, 최대 사후 확률 모수는 모수의 사전 확률과 결합된 확률을 고려한다는 점이 다르다. (출처 - 위키백과) 위 정의를 다시 설명해보자면, MAP 또한 MLE와 거의 비슷한 방식으로 파라미터를 추정하는데, MAP에는 MLE와 다르게 Parameter의 사전 확률과 결합된 확률을 함께 .. 2024. 2. 15. MLE MLE(Maximum Likelihood Estimation, 최대우도법)란 어떤 확률변수에서 추출(sampling)한 값들을 토대로 그 확률변수의 모수(parameter)를 구하는 방법이다. 어떤 모수가 주어졌을 때, 원하는 값들이 나올 가능도(likelihood)를 최대로 만드는 모수를 선택하는 방법이다. (출처 - 위키백과) 예를 들어, 우리가 윷을 던져 앞면 또는 뒷면이 나오는 확률을 구하는 실험을 한다고 해보자. 윷을 던져 앞면(납작한 면)이 나오는 경우를 H, 뒷면(볼록한 면)이 나오는 경우를 T라고 해보자. 동전 대신 윷을 예시로 선택한 이유는 동전의 경우 앞, 뒤가 나올 확률을 자명하게 50:50으로 예측 가능 하지만, 윷은 앞 뒷면의 모양이 다르므로 단순하게 확률을 50:50으로 단정지을.. 2024. 2. 14. 이전 1 다음
